Lemme de Sauer

Le lemme de Sauer ou lemme de Sauer-Shelah est un résultat issu de la théorie des probabilités et en particulier de la théorie de Vapnik-Chervonenkis. Il précise le nombre maximal d'échantillons de taille qu'une classe VC de dimension finie peut pulvériser. Ce résultat a été montré en 1972 par les mathématiciens Norbert Sauer[1] et Saharon Shelah[2].

Énoncé[modifier | modifier le code]

On dit qu'une classe d'un ensemble prélève un sous-ensemble de s'il existe un élément vérifiant . On dit que cette classe pulvérise s'il prélève tout sous-ensemble de . Enfin cette classe est appelée classe VC de dimension n si n'arrive pas à pulvériser tout ensemble de taille . On note le nombre maximum de sous-ensemble prélevées de taille , i.e.

Le lemme de Sauer donne une borne majorante de si est une classe VC. Formellement si est une classe VC de dimension alors

Preuve[modifier | modifier le code]

Une manière classique de démontrer ce résultat est de le faire par récurrence[3],[4]. On raisonne par récurrence sur des classes de dimension VC .

Initialisation : Si donc .

Si n'arrive à pulvériser aucun point.

Hérédité : Supposons que la propriété soit vérifiée pour tout . Soit une classe VC (de sous-ensemble d'un ensemble ) de dimension et un ensemble de points de . On se fixe un élément et on découpe par avec

On a que et par construction . En notant les qui constituent , i.e.

on a que .

Par construction, si pulvérise un échantillon, pulvérise également cet échantillon et ce même si on lui rajoute d'où . Ainsi par hypothèse de récurrence,

Si , alors en utilisant le résultat précédent et l'inégalité ,

Références[modifier | modifier le code]

  1. (en) N. Sauer, « On the density of families of sets », Journal of Combinatorial Theory, a, vol. 13,‎ , p. 145-147 (lire en ligne)
  2. (en) S. Shelah, « A combinatorial problem; stability and order for models and theories in infinitary languages », Pacific Journal of Mathematics, vol. 41,‎ , p. 247-261 (lire en ligne)
  3. (en) Aad W. Van der Vaart et Jon A. Wellner, Weak convergence and empirical processes, Springer
  4. Massih-Reza Amini, Apprentissage machine de la théorie à la pratique, Eyrolles